有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
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北京菜篮子产品市场监测报告|农产品市场监测数据集
收藏北京市公共数据开放平台2024-03-01 收录
下载链接：
http://data.beijing.gov.cn/zyml/ajg/snw/5ff0df52002f40398ec5881d4c91e100.htm
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链接失效反馈资源简介：
该数据是市农业农村局提供的北京菜篮子产品市场监测报告信息，包括1个文本。
提供机构：
市农业农村局
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
poi
本项目收集国内POI兴趣点，当前版本数据来自于openstreetmap。
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网易云音乐数据集
该数据集包含了网易云音乐平台上的歌手信息、歌曲信息和歌单信息，数据通过爬虫技术获取并整理成CSV格式，用于音乐数据挖掘和推荐系统构建。
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ChemBL
ChemBL是一个化学信息学数据库，包含大量生物活性数据，涵盖了药物发现和开发过程中的各种化学实体。数据集包括化合物的结构信息、生物活性数据、靶点信息等。
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全国 1∶200 000 数字地质图（公开版）空间数据库
As the only one of its kind, China National Digital Geological Map (Public Version at 1∶200 000 scale) Spatial Database (CNDGM-PVSD) is based on China' s former nationwide measured results of regional geological survey at 1∶200 000 scale, and is also one of the nationwide basic geosciences spatial databases jointly accomplished by multiple organizations of China. Spatially, it embraces 1 163 geological map-sheets (at scale 1: 200 000) in both formats of MapGIS and ArcGIS, covering 72% of China's whole territory with a total data volume of 90 GB. Its main sources is from 1∶200 000 regional geological survey reports, geological maps, and mineral resources maps with an original time span from mid-1950s to early 1990s. Approved by the State's related agencies, it meets all the related technical qualification requirements and standards issued by China Geological Survey in data integrity, logic consistency, location acc racy, attribution fineness, and collation precision, and is hence of excellent and reliable quality. The CNDGM-PVSD is an important component of China' s national spatial database categories, serving as a spatial digital platform for the information construction of the State's national economy, and providing informationbackbones to the national and provincial economic planning, geohazard monitoring, geological survey, mineral resources exploration as well as macro decision-making.
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学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建，包含5686张图像和45578个标签，重点关注六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景，通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估，平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础，解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 收录